基于小波神经网络的交通状态短时预测

作     者：曹渝 CAO Yu

作者机构：广州杰赛通信规划设计院有限公司广东广州510310 

出 版 物：《移动通信》 (Mobile Communications)

年 卷 期：2018年第42卷第5期

页      码：91-96页

摘      要：为了解决交通状态短时预测以及精准度的问题,以小波基作为模式识别的特征函数来优化传统BP神经网络参数和误差空间,通过小波基及输入向量的内积进行加权实现输入层的特征提取,结合神经网络的自学习功能,实现了交通状态的短时预测。实验证明,该算法具有较强的非线性拟合能力和较好的收敛速度,能够实现交通状态的短时预测。

主 题 词：小波基 神经网络 交通状态 短时预测 

学科分类：080904[080904] 0810[工学-土木类] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 080402[080402] 0804[工学-材料学] 081001[081001] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1006-1010.2018.05.016

馆 藏 号：203288988...